AI-102T00 DESIGNING AND IMPLEMENTING A MICROSOFT AZURE AI SOLUTION

Definir la inteligencia artificial
Comprender los términos relacionados con la inteligencia artificial
Comprender las consideraciones de los ingenieros de IA
Comprender las consideraciones para una IA responsable
Comprender las funcionalidades de Azure Machine Learning
Descripción de las funcionalidades de los Servicios de inteligencia artificial de Azure
Descripción de las funcionalidades de Azure OpenAI Service
Descripción de las funcionalidades de Búsqueda de Azure AI

Crear recursos de servicios de Azure AI en una suscripción de Azure.
Identificar los puntos de conexión, las claves y las ubicaciones necesarias para consumir un recurso de servicios de Azure AI.
Usar una API de REST y un SDK para consumir servicios de Azure AI.

Considerar diferentes aspectos acerca de la autenticación para los servicios de Azure AI
Administrar la seguridad de red para los servicios de Azure AI

Supervisión de los costes de los servicios de Azure AI.
Crear alertas y ver métricas de los servicios de Azure AI.
Administrar el registro de diagnóstico de servicios de Azure AI.

Creación de contenedores para su reutilización
Implementación y protección de un contenedor
Consume servicios de Azure AI desde un contenedor

Aprovisionar un recurso de Visión de Azure AI
Análisis de una imagen
Generar una miniatura recortada inteligente

Aprovisionar recursos de Azure para Custom Vision de Azure AI
Comprender la clasificación de imágenes
Entrenar un clasificador de imágenes

Identificar opciones para la detección, el análisis y la identificación de caras
Conocer las consideraciones para el análisis de caras
Detectar caras con el servicio Visión de Azure AI
Conocer las funcionalidades del servicio Face
Comparar y asociar las caras detectadas
Implementar el reconocimiento facial

Leer texto de imágenes mediante OCR
Uso del análisis de imágenes del servicio Visión de Azure AI con SDK y la API de REST
Desarrollo de una aplicación que pueda leer texto impreso y manuscrito

Descripción de las funcionalidades de Azure Video Indexer
Extraer información personalizada
Uso de widgets y API de Azure Video Indexer

Detectar el idioma del texto
Analizar opiniones de texto
Extraer frases clave, entidades y entidades vinculadas

Comprender la respuesta a preguntas y su comparación con el reconocimiento del lenguaje
Crear, probar, publicar y consumir un knowledge base
Implementar conversaciones multiturno y aprendizaje activo
Crear un bot de respuesta a preguntas para interactuar con el uso de lenguaje natural

Aprovisionamiento de recursos de Azure para el recurso de Lenguaje de Azure AI
Definición de intenciones, expresiones y entidades
Uso de patrones para diferenciar expresiones similares
Uso de componentes de entidad pregeneradas
Entrenamiento, prueba, publicación y revisión de un modelo de Lenguaje de Azure AI

Descripción de tipos de proyectos de clasificación
Creación de un proyecto de clasificación de texto personalizado
Etiquetar datos, entrenar e implementar un modelo
Envío de tareas de clasificación desde su propia aplicación

Entender las entidades con nombre personalizadas y cómo se etiquetan.
Compilar un proyecto del servicio Language.
Etiquetar datos y entrenar e implementar un modelo de extracción de entidades.
Enviar tareas de extracción desde una aplicación propia

Aprovisionar un recurso de Translator
Comprender la detección, traducción y transliteración de idiomas
Especificar opciones de traducción
Definir traducciones personalizadas

Aprovisionamiento de un recurso de Azure para el servicio de Voz de Azure AI
Utiliza la API de conversión de voz a texto de Azure AI para implementar el reconocimiento de voz
Uso de la API Text-to-Speech para implementar la síntesis de voz
Configuración del formato de audio y las voces
Uso de Lenguaje de marcado de síntesis de voz (SSML)

Aprovisionar recursos de Azure para la traducción de voz.
Generar traducción de texto a partir de voz.
Sintetizar traducciones habladas.

Creación de una solución de Búsqueda de Azure AI
Desarrollar una aplicación de búsqueda

Implementación de una aptitud personalizada para Búsqueda de Azure AI
Integración de una aptitud personalizada en un conjunto de aptitudes de Búsqueda de Azure AI

Creación de un almacén de conocimiento desde una canalización de Búsqueda de Azure AI
Ver datos en proyecciones en un almacén de conocimiento

Describir los componentes de una solución de Documento de inteligencia de Azure AI.
Crear y conectarse a los recursos de Documento de inteligencia de Azure AI en Azure.
Elegir si desea usar un modelo creado previamente, personalizado o compuesto

Identifica los problemas empresariales que puedes resolver mediante modelos precompilados en Documento de inteligencia de Azure AI.
Analiza los formularios con los modelos Documento general, Lectura y Diseño.
Análisis de formularios con modelos financieros, identificadores y fiscales precompilados.

Comprender la respuesta a preguntas y su comparación con el reconocimiento del lenguaje
Identificar cómo el servicio de diseño, los modelos precompilados y el servicio personalizado de Azure Document Intelligence pueden automatizar los procesos
Usar las funcionalidades de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de Azure Document Intelligence con SDK, API de REST y Azure Document Intelligence Studio
Desarrollar y probar modelos personalizados

Crea un recurso de Azure OpenAI Service y reconoce los tipos de modelos base de Azure OpenAI.
Usa Azure OpenAI Studio, la consola o la API REST para implementar un modelo base y probarlo en las áreas de juegos de Studio.
Genera finalizaciones para los mensajes y empieza a administrar parámetros de modelos.

Integración de Azure OpenAI en la aplicación
Diferencias entre los distintos puntos de conexión disponibles para la aplicación
Generación de finalizaciones para solicitudes mediante la API REST y los SDK específicos del lenguaje

Comprende el concepto de ingeniería de mensajería y su rol en la optimización del rendimiento de los modelos de Azure OpenAI.
Aprende a diseñar y optimizar los mensajes para usar mejor los modelos de inteligencia artificial.
Incluye instrucciones claras, solicita composición de salida y usa contenido contextual para mejorar la calidad de las respuestas del modelo.

Uso de mensajes de lenguaje natural para escribir código
Compilación de pruebas unitarias y comprensión del código complejo con los modelos de IA
Generación de comentarios y documentación para el código existente

Descripción de las funcionalidades de DALL-E en Azure OpenAI Service
Uso del área de juegos DALL-E en Azure OpenAI Studio
Uso de la interfaz REST de Azure OpenAI para integrar la generación de imágenes DALL-E en las aplicaciones

Describir las funcionalidades de Azure OpenAI en los datos
Configurar Azure OpenAI para usar sus propios datos
Usar la API de Azure OpenAI para generar respuestas basadas en sus propios datos

Describir un proceso general para el desarrollo de una solución de inteligencia artificial generativa responsable
Identificar y clasificar por orden de prioridad los daños posibles pertinentes a una solución de inteligencia artificial generativa
Medir la presencia de daños en una solución de inteligencia artificial generativa
Mitigar los daños en una solución de inteligencia artificial generativa
Preparar la implementación y operación de una solución de inteligencia artificial generativa de manera responsable